| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题的背景及意义 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-13页 |
| ·国内外港口AGV的发展现状 | 第11页 |
| ·视觉导航在AGV中的研究现状 | 第11-12页 |
| ·基于视觉导航的港口AGV的关键技术 | 第12-13页 |
| ·本文研究内容 | 第13-15页 |
| ·基于单目视觉导航算法设计 | 第13页 |
| ·基于视觉导航的港口AGV系统设计及实验 | 第13-14页 |
| ·本文的结构安排 | 第14-15页 |
| 第2章 单目视觉里程计定位技术研究 | 第15-37页 |
| ·视觉里程计概述 | 第15-16页 |
| ·基于SIFT匹配的单目视觉里程计算法设计 | 第16-28页 |
| ·单目视觉里程计数学模型建立 | 第16-18页 |
| ·图像预处理 | 第18-19页 |
| ·摄像机的标定 | 第19-23页 |
| ·SIFT特征匹配算法 | 第23-26页 |
| ·单目视觉里程计数学模型求解 | 第26-28页 |
| ·港口AGV的运动估计 | 第28页 |
| ·基于改进SIFT匹配的单目视觉里程计算法设计 | 第28-34页 |
| ·PCA算法 | 第29-30页 |
| ·PCA-SIFT特征描述子提取 | 第30-31页 |
| ·基于极线几何约束的PCA-SIFT特征点匹配 | 第31-32页 |
| ·特征点匹配实验分析 | 第32-34页 |
| ·单目视觉里程计实验分析 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 港口AGV的路径规划 | 第37-54页 |
| ·港口AGV路径规划研究目的 | 第37-38页 |
| ·全局路径规划 | 第38-42页 |
| ·港口环境地图创建 | 第38-39页 |
| ·基于蚁群算法的港口AGV全局路径规划 | 第39-40页 |
| ·基于A*算法的全局路径规划 | 第40-42页 |
| ·基于改进A*算法的港口AGV全局规划 | 第42-46页 |
| ·EA*算法设计 | 第42-44页 |
| ·SEA*算法设计 | 第44-46页 |
| ·港口AGV的局部路径规划技术研究 | 第46-53页 |
| ·自适应图像分割的障碍物检测 | 第46-48页 |
| ·基于单目几何模型的障碍物定位 | 第48-49页 |
| ·基于视觉信息的避障算法设计 | 第49-52页 |
| ·港口AGV的运动控制分析 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第4章 港口AGV视觉导航系统设计 | 第54-64页 |
| ·港口AGV硬件系统设计 | 第54-57页 |
| ·港口AGV实验车的整体构架设计 | 第54-55页 |
| ·港口AGV的控制器选择 | 第55-56页 |
| ·港口AGV单目视觉系统搭建 | 第56页 |
| ·无线网络通信 | 第56-57页 |
| ·编程环境选择 | 第57-58页 |
| ·港口AGV视觉导航软件设计 | 第58-63页 |
| ·基于LabVIEW编程的单目避障系统设计 | 第59-61页 |
| ·基于LabVIEW编程的改进A*算法全局路径规划设计 | 第61-62页 |
| ·基于LabVIEW和MATLAB混合编程的单目视觉里程计算法设计 | 第62页 |
| ·基于LabVIEW编程的港口AGV运动控制 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 基于视觉导航的港口AGV实验 | 第64-70页 |
| ·实验目的与内容 | 第64-65页 |
| ·港口环境模拟实验平台搭建 | 第65页 |
| ·实验结果与分析 | 第65-69页 |
| ·港口AGV实验车的远程控制 | 第65-66页 |
| ·港口AGV实验车的自主导航 | 第66-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第6章 总结与展望 | 第70-72页 |
| ·总结 | 第70-71页 |
| ·展望 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 在校期间发表的学术论文及参与的项目 | 第76页 |